package com.github.yangyishe.p600;

import java.util.*;

/**
 * 502. IPO
 * https://leetcode.cn/problems/ipo/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-interview-150
 * todo 通过但耗时太长, top-k问题可优化, 以后再说
 *
 * 假设 力扣（LeetCode）即将开始 IPO 。为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司，力扣 希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本。 由于资源有限，它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目。帮助 力扣 设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式。
 *
 * 给你 n 个项目。对于每个项目 i ，它都有一个纯利润 profits[i] ，和启动该项目需要的最小资本 capital[i] 。
 *
 * 最初，你的资本为 w 。当你完成一个项目时，你将获得纯利润，且利润将被添加到你的总资本中。
 *
 * 总而言之，从给定项目中选择 最多 k 个不同项目的列表，以 最大化最终资本 ，并输出最终可获得的最多资本。
 *
 * 答案保证在 32 位有符号整数范围内。
 *
 *
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：k = 2, w = 0, profits = [1,2,3], capital = [0,1,1]
 * 输出：4
 * 解释：
 * 由于你的初始资本为 0，你仅可以从 0 号项目开始。
 * 在完成后，你将获得 1 的利润，你的总资本将变为 1。
 * 此时你可以选择开始 1 号或 2 号项目。
 * 由于你最多可以选择两个项目，所以你需要完成 2 号项目以获得最大的资本。
 * 因此，输出最后最大化的资本，为 0 + 1 + 3 = 4。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：k = 3, w = 0, profits = [1,2,3], capital = [0,1,2]
 * 输出：6
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= k <= 105
 * 0 <= w <= 109
 * n == profits.length
 * n == capital.length
 * 1 <= n <= 105
 * 0 <= profits[i] <= 104
 * 0 <= capital[i] <= 109
 */
public class Problem502 {
    public static void main(String[] args) {
        int k=3,w=0;
        int[] profits=new int[]{1,2,3};
        int[] capital=new int[]{0,1,2};

        Problem502 problem502 = new Problem502();
        int maximizedCapital = problem502.findMaximizedCapital(k, w, profits, capital);
        System.out.println("maximizedCapital = " + maximizedCapital);

    }

    /**
     * 思路:
     * 1. 维护一个二维数组,一级数组是对应资本从小到大的无重复值数组, 次级数组则为对应的利润从大到小的最大为Math.min(k,actualSize)的数组
     * 2. 每需要一个项目, 则在区间内寻找每个堆顶的元素中利润最大值. 获取此值后移除该项目.
     *
     *
     * @param k
     * @param w
     * @param profits
     * @param capital
     * @return
     */
    public int findMaximizedCapital(int k, int w, int[] profits, int[] capital) {
        //1. 创建项目数组
        Map<Integer, List<Integer>> capital2ProfitListMap=new HashMap<>();
        for (int i=0;i<capital.length;i++) {
            capital2ProfitListMap.putIfAbsent(capital[i],new ArrayList<>());
            // 此处可优化为堆
            capital2ProfitListMap.get(capital[i]).add(profits[i]);
        }
        int[] differCapital=new int[capital2ProfitListMap.size()];
        int tempIndex=0;
        for(int val:capital2ProfitListMap.keySet()){
            differCapital[tempIndex++]=val;
        }
        Arrays.sort(differCapital);

        //2. 对项目集合进行排序,按照利润从大到小
        int[][] capitalIndex2ProfitArr=new int[capital2ProfitListMap.size()][];
        for (int capIndex = 0; capIndex < capitalIndex2ProfitArr.length; capIndex++) {
            // 此处可优化为仅使用时,再计算
            int capVal = differCapital[capIndex];
            List<Integer> profitListEach = capital2ProfitListMap.get(capVal);
            profitListEach.sort(Comparator.reverseOrder());
            int[] profitsEach=new int[profitListEach.size()];
            for (int i1 = 0; i1 < profitListEach.size(); i1++) {
                profitsEach[i1]=profitListEach.get(i1);
            }

            capitalIndex2ProfitArr[capIndex]=profitsEach;
        }


        //3. 遍历项目,对w进行维护,每完成一个项目, 则在数组中删除
        int[] capitalIndex2UseProfitIndexArr=new int[differCapital.length];
        while(k-->0){
            int capIndex=0;
            int maxProfit=Integer.MIN_VALUE;
            int maxIndex=0;
            while(capIndex< differCapital.length&&w>=differCapital[capIndex]){
                if(capitalIndex2UseProfitIndexArr[capIndex]>=capitalIndex2ProfitArr[capIndex].length){
                    capIndex++;
                    continue;
                }
                int profitEach=capitalIndex2ProfitArr[capIndex][capitalIndex2UseProfitIndexArr[capIndex]];
                if(profitEach>maxProfit){
                    maxProfit=profitEach;
                    maxIndex=capIndex;
                }
                capIndex++;
            }
            if(maxProfit<0){
                return w;
            }
            w+=maxProfit;
            capitalIndex2UseProfitIndexArr[maxIndex]++;

        }

        return w;
    }
}

